할루시네이션 썸네일형 리스트형 AI 환각(할루시네이션)이란? 생기는 이유와 걸러내는 법 AI 환각(할루시네이션)이란?AI 환각(할루시네이션)은 AI가 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 마치 사실처럼 자연스럽게 만들어내는 현상입니다. 문장이 매끄럽다고 해서 그 내용이 사실이라는 뜻은 아닙니다. 그래서 AI의 답은 출처 확인·교차 검증·사람 검수라는 세 단계로 걸러 쓰면 환각으로 인한 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 다만 이 절차를 거쳐도 오류가 완전히 사라진다고 보장할 수는 없습니다. 아래에서 환각이 왜 생기는지, 그리고 초보자도 바로 쓸 수 있는 걸러내는 방법을 하나씩 풀어보겠습니다.핵심 개념: 환각은 '거짓말'이 아니라 '자신 있는 오답'이다먼저 용어부터 정리하겠습니다. AI 환각(hallucination)은 챗봇 같은 AI가 실제로 존재하지 않는 사실, 잘못된 숫자, 없는 논문·법조문·.. 더보기 RAG(검색증강생성)란? AI가 최신 정보를 모르는 이유와 해결법 RAG(검색증강생성)란?RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)는 AI가 답을 만들기 전에 외부 문서나 데이터를 먼저 검색해서, 그 내용을 근거로 함께 참고해 답변하는 방식입니다. 쉽게 말해 '아는 것만으로 답하는 AI'에 '필요할 때 자료를 찾아보고 답하는 능력'을 붙인 것입니다.사람으로 비유하면, 시험을 볼 때 머릿속 지식만으로 푸는 것이 일반 AI라면, 참고서를 펼쳐 관련 페이지를 찾아 읽고 답을 쓰는 것이 RAG입니다. 정확한 정의로 돌아오면, RAG는 검색(Retrieval) 단계와 생성(Generation) 단계를 결합한 구조입니다. 먼저 질문과 관련된 문서를 데이터베이스에서 찾아오고(검색), 그 문서 내용을 AI에게 함께 전달해 답을 만들게 합니다(생성).. 더보기 AI가 검사자 역할을 할 때 절대 시키면 안 되는 네 가지 문제: 검사자가 작가로 변하는 순간AI로 글을 만드는 흔한 구조는 두 단계다. 한 모델이 초안을 쓰고, 다른 모델이 그 초안을 검사한다. 필자가 운영하는 콘텐츠 파이프라인도 이 형태다. 초안은 한 모델이 쓰고 검사는 다른 모델이 맡는, 초안자 ≠ 검사자라는 규칙을 지킨다.이 구조에서 가장 흔히 예상되는 실패는 검사자가 조용히 작가로 변하는 것이다. "이 문장이 어색하니 이렇게 고치는 게 낫다"며 통째로 다시 써서 돌려주는 경우다. 얼핏 친절해 보이지만 이건 검사가 아니라 재작성이다. 검사자가 재작성을 하면 그 결과물은 아무도 검사하지 않은 새 글이 되어버린다. 검사 단계 자체가 무력화된다.이 글은 필자가 docs/content-generation-contract.md라는 문서에 명문화한 "검사자가 절대 .. 더보기 EP.20 콘텐츠 생성 계약: 초안 Claude, 검사 GPT 2단계 이번에 한 일: 2단계 생성 계약을 정본으로 만들다블로그(ai-blog-agent)와 쇼츠(coupang-shorts-agent)가 공통으로 참조할 '콘텐츠 생성 계약'을 docs/content-generation-contract.md에 정본으로 신설했다.핵심 구조는 단순하다. 초안은 Claude가 쓰고, 검사는 GPT가 하는 2단계 파이프라인이며, 여기에 하나의 불변식을 못 박았다. 바로 초안자 ≠ 검사자다.왜 계약이 필요했나: 멀티모델의 두 가지 위험멀티모델 파이프라인을 굴리면서 정리하게 된 위험은 크게 둘이었다.초안자의 할루시네이션 — 원문(실제 기록)에 없는 사실·수치·경험을 만들어내는 문제.검사자의 월권 — 검사자가 판정만 하지 않고 글을 재작성하거나 새로운 사실을 덧붙이는 문제.이 둘을 문장으.. 더보기 이전 1 다음
